Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal

Leitung: Prof. Dr. Thomas Neumuth

Moderne Medizin ist ohne Technik nicht mehr denkbar: Medizin, Informationsmanagement und Medizintechnik wachsen immer stärker zusammen. Diese Entwicklung erfordert, klassische Medizingeräte mit Informations- und Kommunikationstechnik zu verbinden.

Teams

Illustration: vernetztes Krankenhaus mit Medizingeräten, Telemedizin und Sicherheitszentrale

Connected Health: Next-Generation Medical Networks

Forschungsschwerpunkt: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Teamleitung: Tobias Pabst

Mitglieder: Alexander Prull, Anna Schatz, Christoph Georgi, Clemens Möllenhoff, Gregor Thürk, Ken Paulitz, Misha Justen

Das Team befasst sich mit den Anforderungen, die zunehmend vernetzte Medizintechnik an die Kommunikationstechnik stellt: Es identifiziert Anwendungsfelder und wählt passende Technologien aus – immer ausgehend vom klinischen Nutzen und gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft. Fokuspunkte sind Mobilfunk (5G/6G/Campusnetze), Interoperabilitätsstandards (HL7 FHIR, IEEE 11073 SDC), Augmented und Virtual Reality, modellbasierte Ansätze für das Smart Hospital sowie Ortungstechnologien (BLE, UWB, 5G).

Mit den Kliniken des UKL, darunter HNO und Unfallchirurgie, sowie weiteren Kliniken in Deutschland entstehen Patient Journeys, um den klinischen Bedarf besser zu verstehen und Demonstratoren um neue Technologien erlebbar zu machen. Beispiele sind immersive Telekonsultationen, mobiler Ultraschall am Einsatzort mit Edge Computing, drahtlose Sensorik zur Früherkennung von Heilungsstörungen nach Operationen und neue Raumkonzepte durch intelligente Vernetzung im Krankenhaus.

Projekte

6G-Health Ganzheitliche Entwicklung leistungsfähiger 6G-Vernetzung für verteilte medizintechnische Systeme
Leistungsfähige 6G-Vernetzung für verteilte Medizintechnik: 2025 entstanden die Infrastruktur für das Tele-Neuromonitoring, ein Testbett mit drei Indoor-Ortungstechnologien und ein „Patientenzimmer der Zukunft“ auf der 6G-Konferenz in Berlin.
KliNet5G Klinische Netze über 5G
Sichere, standardbasierte 5G-Campusnetze (Open RAN) für Kliniken – mit Messkampagnen, SDC-Alarmen im Netzmanagement und Bewertung von Zuverlässigkeit, IT-Sicherheit und Wirtschaftlichkeit; Teil des BMWK-Programms CampusOS.
QoE Entwicklung eines Systems für Quality of Experience im telemedizinischen Datenaustausch
Quality of Experience im telemedizinischen Datenaustausch: Video, Vitaldaten und EKG werden je nach Netzqualität und Behandlungssituation in Echtzeit priorisiert – etwa im Rettungswagen.
SUSTAINET-guarDian Nachhaltige Technologien für fortschrittliche, resiliente und energieeffiziente Netze – Werkzeuge für Automatisierung, Resilienz und digitale Innovation
Sichere, resiliente und energieeffiziente Netze für das Gesundheitswesen mit KI-gestützter Netzüberwachung und Fehlererkennung; das ICCAS verantwortet den medizinischen Demonstrator.

Abgeschlossene Projekte (1)

MIRACLE-5 bis 06/2025 Mixed-Reality-gestützte Fernassistenz und Kommunikation in lokalen 5G-Netzen
XR-gestützte Telemedizin über 5G-Campusnetze – für geriatrische Assessments nach hüftgelenknahen Frakturen, HNO-Telekonsile, HNO-Lehre und medizinische Fernberatung. 2025 wurden ein offener 5G-Core installiert, Testnetze aufgebaut und die Szenarien mit der HNO-Klinik des UKL erprobt und mit WLAN verglichen.

Illustration: digitaler Zwilling eines Menschen als Hologramm, daneben Ärztin und Bildschirme

Digitales Patientenmodell

Forschungsschwerpunkt: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Teamleitung: Dr. Stefan Franke

Mitglieder: Max Schreiber, Jean-Baptiste Tylcz, Adrian Lindenmeyer, Erik Schreiber, Nora Grieb, Johannes Keller, Richard Steinert

Die Gruppe „Digitale Zwillinge“ entwickelt Methoden für digitale Abbilder von Patientinnen und Patienten als Grundlage einer KI-gestützten Versorgung. Digitalisierung und Interoperabilität für den orts- und geräteunabhängigen Zugriff auf klinische Daten spielen dabei die zentrale Rolle: Viele KI-Verfahren brauchen strukturierte Daten, doch fehlende Standards, komplexe klinische IT-Landschaften und hohe Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit stehen dem oft im Weg.

Mit Medi.NET entsteht ein Netzwerk aus Kliniken, Forschungseinrichtungen und Unternehmen samt Transferstelle und einer technischen Plattform für virtuelle Zwillinge. Im EU-Projekt CERTAINTY entwickelt die Gruppe Infrastruktur, Schnittstellen und Modelle für die personalisierte Krebstherapie – mit einem virtuellen Zwilling zur Behandlung des Multiplen Myeloms.

Projekte

Medi.NET Intelligente digitale Plattform für eine orts- und zeitunabhängige Medizin der Zukunft
Intelligente digitale Plattform für eine orts- und zeitunabhängige Medizin: interoperable Infrastruktur auf Basis von IEEE 11073 SDC und HL7 FHIR, Demonstratoren und Testumgebungen sowie ein Partnernetzwerk von mehr als 80 Akteuren; koordiniert vom ICCAS.
CERTAINTY Ein virtueller Zwilling der zellulären Immuntherapie für die personalisierte Krebsbehandlung
Virtueller Zwilling für die personalisierte Krebstherapie, vor allem beim Multiplen Myelom und der CAR-T-Zelltherapie; das ICCAS entwickelt Backend und Frontend des Zwillings.
NFDI4DS NFDI für Data Science
Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Data Science und KI; das ICCAS leitet die biomedizinischen Anwendungsfälle des Konsortiums.
DaDriv-StAC Digitale Plattform für datengetriebene Entscheidungsunterstützung in der Schlaganfall-Nachsorge
Digitale Plattform für datengetriebene Entscheidungsunterstützung in der Schlaganfall-Nachsorge: Ein virtueller Zwilling vergleicht den empfohlenen mit dem tatsächlichen Behandlungsverlauf über Sektorengrenzen hinweg.

Illustration: Person auf einer Treppe vor einem großen Tablet mit medizinischer Anwendung

Klinische Workflows und integrierte Assistenzsysteme

Forschungsschwerpunkt: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Teamleitung: Juliane Neumann, Erik Schreiber

Das Team entwickelt Konzepte, Methoden und digitale Werkzeuge, die Versorgung effizienter, sicherer und besser machen, Kosten und Risiken senken und das Personal entlasten. Zentral ist die Modellierung, Analyse und Optimierung klinischer Abläufe – mit Geschäftsprozessmodellierung, Datenanalyse und Simulation.

Dazu kommen integrierte Assistenzsysteme mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Sensorik: etwa Werkzeuge, die Schwächen digitaler Systeme im Klinikalltag aufdecken, die Zusammenführung von Studiendaten aus digitalen und papierbasierten Quellen, sensorbasierte Ganganalyse zur Sturzvorhersage und Entscheidungsunterstützung in Echtzeit für kritische Situationen. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Integration dieser Systeme in bestehende Abläufe und IT-Strukturen.

Projekte

SurgiTrace KI-gestütztes System zur Optimierung der OP-Planung und zur Erhöhung der perioperativen Sicherheit durch intelligente Nachverfolgung von Instrumenten und Implantaten
KI-gestütztes System für die Operationsplanung: Ein intelligenter Implantatschrank gibt Endoprothesen automatisch aus, eine Tablet-App prüft Vollständigkeit, Typ und Größe – für mehr Effizienz und Patientensicherheit.

Illustration: Fachleute an Bildschirmen und Patientenbetten besprechen Behandlungsdaten

Smart Clinical Assistance: Entscheidungsunterstützung

Forschungsschwerpunkt: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Teamleitung: Maximilian Ferle

Mitglieder: Nora Grieb

Das Team analysiert und modelliert Blutkrebserkrankungen wie das Multiple Myelom (MM) und verwandte Erkrankungen wie das Myelodysplastische Syndrom (MDS) und die Akute Myeloische Leukämie (AML). In enger Zusammenarbeit mit der Klinik und Poliklinik für Hämatologie, Zelltherapie, Hämostaseologie und Infektiologie des Universitätsklinikums Leipzig entstehen Methoden der Data Science und des maschinellen Lernens, die Krankheitsverlauf und Therapieerfolg präzise vorhersagen. So erhalten Ärztinnen und Ärzte eine datengestützte Entscheidungshilfe für die individuelle Therapie.

Projekte

VOLTA Validierung modellbasierter Therapieentscheidungsunterstützung in der Hämatologie
Validierung der modellbasierten Therapieentscheidungsunterstützung in der Hämatologie: Die seit 2020 mit der Hämatologie des UKL entwickelte Plattform KAIT für das Multiple Myelom wird erweitert, getestet und für den klinischen Alltag optimiert.
GenoMed4All
EU-weites Netzwerk für den Austausch klinischer und Multi-Omics-Daten über Federated Learning bei hämatologischen Erkrankungen; das ICCAS trägt Datenintegration und Standardisierung mit HL7 FHIR bei.
LENS (ScaDS.AI-Seedfunding) Learning Engine for Novel Survival-clustering (Seedfunding von ScaDS.AI)
Learning Engine for Novel Survival-clustering: ein modellunabhängiges Verfahren, das prognostisch unterschiedliche Patientengruppen findet – erprobt an Daten zum Multiplen Myelom und an CT-Bildern beim nichtkleinzelligen Lungenkarzinom.

Illustration: Rettungskräfte versorgen einen Patienten vor einem Feldlazarett, daneben ein Tablet mit Patientendaten

Smart Clinical Assistance: Notfallmanagement

Forschungsschwerpunkt: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Teamleitung: Jan Gaebel

Mitglieder: Hector Condori Alagón, Alexander Holzenleiter, Marcel Zill

Die Gruppe entwickelt digitale Werkzeuge und Prozessassistenz für die Notfall- und Intensivmedizin – interdisziplinär, mit technischem und medizinischem Know-how und in enger Zusammenarbeit mit den Anwenderinnen und Anwendern, etwa Hilfsorganisationen und Behörden.

Ein Beispiel ist die Software EOS (EMT Operating System) im EU-Projekt RescEU EMT, das den europäischen Katastrophenschutz mit mobilen medizinischen Teams (Emergency Medical Teams, EMTs) stärkt. EOS unterstützt Einsatzkoordination, Patientenmanagement und Datenauswertung in Krisensituationen und wird mit agilen, nutzerzentrierten Methoden fortlaufend an den Bedarf der Einsatzkräfte angepasst.

Projekte

RescEU EOS Emergency Medical Team Operating System
Krankenhausinformationssystem für Feldlazarette: unterstützt die Behandlung von der Triage bis zur Entlassung, die Konfiguration von Abteilungen, Kennzahlen und Berichte (z. B. an Behörden oder die WHO).
Tele-KAI Aufbau eines virtuellen intensivmedizinischen Behandlungszentrums durch eine tele-intensivmedizinische Infrastruktur
Tele-Intensivmedizin an der Klinik und Poliklinik für Anästhesiologie und Intensivtherapie des UKL: macht intensivmedizinische Expertise über Entfernungen verfügbar und ermöglicht gezielte, ressourcengerechte Verlegungen.